基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910913987.9 (22)申请日 2019.09.25 (71)申请人 国家能源集团谏壁发电厂 地址 212000 江苏省镇江市京口区谏壁镇 谏壁发电厂 (72)发明人 刘桂生赵重阳王煜伟丁永三 张建伟 (74)专利代理机构 南京源古知识产权代理事务 所(普通合伙) 32300 代理人 吴丽娜 (51)Int.Cl. F22G 5/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于层级调度多模型预测控制的再热 汽温调节方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于层级调度多。

2、模型预 测控制的再热汽温调节方法， 在火电机组的低、 中、 高三个负荷段， 分别建立多个烟气挡板对末 级再热汽温影响的传递函数模型， 根据这些子模 型设计预测控制器， 将各控制器计算得到的控制 量加权后作用于系统， 根据机组不同的运行情况 切换不同的模型集， 以兼顾控制精度与算法运行 效率。 本发明可以使得烟气挡板自动化程度提 高， 减小运行人员工作量， 同时在负荷大范围变 化时减少再热减温水的使用， 可提高末级再热器 出口汽温的控制精度。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 110631003 A 2019.12.31 CN 110631003 A 1.一种基于层级调度多模型预测控制。

3、的再热汽温调节方法， 其特征在于， 包括如下步 骤如下： 步骤一： 根据火电机组在50-100负荷段的烟气挡板对末级再热汽温Tre影响的非线 性程度， 确定子模型的最大数量n以及各子模型在相应负荷段的权重分布i(Ne) ,i1, 2,n。 其中i(Ne)为烟气挡板子模型权重分布与负荷相关的函数； 步骤二： 由步骤一确定子模型对应负荷点及数量后根据烟气挡板变化对再热汽温Tre的 特性试验所得数据， 建立烟气挡板对末级再热汽温Tre的传递函数模型集G(s)； 步骤三： 建立三层精度不同的模型集， 分别记上层模型、 中层模型和下层模型为L1， L2， L3， 上层模型共有n1个子模型， 中层模型共有。

4、n2个子模型， 下层模型共有n3个子模型， 且n1 n2n3， n1+n2+n3n； 步骤四： 根据各个子模型设计广义预测控制器， 确定各自控制器的预测控制采样时间 Tsi， 预测步长Ni以及控制步长Nui； 步骤五： 计算末级再热汽温Tre与设定值偏差e(k)， 当偏差e(k)a调用上层模型L1所对 应的控制器进行粗调； 偏差ae(k)b时调用精度稍高的中层模型L2所对应的控制器； 偏 差e(k)b时调用最精细的下层模型L3所对应的控制器进行微调， 其中a， b， c分别为误差e (k)的阈值； 步骤六： 各层模型对应的控制器输出与权重分布相乘， 得到最终烟气挡板指令u(k)。 2.根据权利。

5、要求1所述的一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法， 其 特征在于： 所述步骤一中的权重分布满足0wi(Ne)1， 且wi(Ne)越大说明该子控 制器所占的权重较大， 对整体系统的影响越大； wi(Ne)是负荷Ne的函数， 可以看做与时刻k无 关， 无需在线计算。 3.根据权利要求1所述的一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法， 其 特征在于： 所述步骤三中所述上层模型L1子模型个数n12， 中层模型L2子模型个数n24， 下层模 型L3子模型个数n36， 4.根据权利要求1所述的一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法， 其 特征在于： 所述步骤四中所述的采样时间。

6、Tsi2-5s， 预测步长Ni50-100， 控制步长Nui2。 5.根据权利要求1所述的一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法， 其 特征在于： 所述步骤六中各层模型对应的控制器输出的权重pji为步骤一中权重分布i(Ne)折算 所得， 其公式为： 其中j1,2,3时， i1,nj， 最终计算得到烟气挡板输出u(k)为： 权利要求书 1/1 页 2 CN 110631003 A 2 一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法 技术领域 0001 本发明涉及火电机组锅炉蒸汽温度控制领域， 尤其涉及一种再热汽温调节方法， 属于热工控制领域。 背景技术 0002 火电机组中再热汽温的。

7、稳定控制对提高机组经济型、 安全性的具有重要意义， 但 目前火电机组调节再热汽温的策略并不能满足再热汽温调节需求， 经常使用事故喷水进行 调节， 增加汽轮机进汽湿度， 影响汽轮机的安全运行。 由于烟气挡板对再热汽温调节具有较 大的滞后以及强非线性的特点， 多数电厂难以投入自动。 0003 预测控制对克服被控对象的大滞后有较好的效果， 但由于在不同负荷段烟气挡板 对再热汽温的影响特性变化大， 普通的线性模型设计的预测控制不能得到较好的控制效 果， 非线性预测控制的计算量大， 难以在现场应用。 0004 为提高烟气挡板的自动控制率以及再热汽温的控制品质， 本文提出了一种基于层 级调度多模型预测控制。

8、的再热汽温调节方法， 在保证计算精度的同时尽可能减少计算量， 可有效控制再热汽温， 减少事故减温水的使用。 发明内容 0005 技术问题： 本发明的目的是解决火电机组再热汽温控制品质差， 传统预测控制难 以应用于工程实践的问题。 0006 技术方案： 为克服上述问题， 本文提出一种基于层级调度多模型预测控制的再热 汽温调节方法， 使得系统控制兼顾控制精度和控制速度。 0007 一种基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法， 其实现的步骤如下： 0008 步骤1:根据火电机组在50-100负荷段的烟气挡板对末级再热汽温Tre影响的 非线性程度， 确定子模型的最大数量n以及各子模型在相应负荷段。

9、的权重分布i(Ne),i 1,2,n。 其中i(Ne)为烟气挡板子模型权重分布与负荷相关的函数， 且权重分布满足0 wi(Ne)1， 且wi(Ne)越大说明该子控制器所占的权重较大， 对整体系统的影 响越大； wi(Ne)是负荷Ne的函数， 可以看做与时刻k无关， 无需在线计算。 0009 步骤2:由步骤1所确定子模型对应负荷点及数量后根据烟气挡板变化对再热汽温 Tre的特性试验所得数据， 建立烟气挡板对末级再热汽温Tre的传递函数模型集G(s)。 0010 步骤3:建立三层精度不同的模型集， 分别记上层模型、 中层模型和下层模型为L1， L2， L3， 上层模型共有n1个子模型， 中层模型共。

10、有n2个子模型， 下层模型共有n3个子模型， 且n1 n2n3， n1+n2+n3n。 且上层模型L1子模型个数n12， 中层模型L2子模型个数n24， 下层 模型L3子模型个数n36， 0011 步骤4:根据各个子模型设计广义预测控制器， 确定各自控制器的预测控制采样时 间Tsi， 预测步长Ni以及控制步长Nui， 其中采样时间Tsi2-5s， 预测步长 Ni50-100， 控制步 长Nui2。 说明书 1/3 页 3 CN 110631003 A 3 0012 步骤5:计算末级再热汽温Tre与设定值偏差e(k)， 当偏差e(k)a调用上层模型L1 所对应的控制器进行粗调； 偏差ae(k)b。

11、时调用精度稍高的中层模型L2所对应的控制 器； 偏差e(k)b时调用最精细的下层模型L3所对应的控制器进行微调， 其中a， b， c分别为 误差e(k)的阈值。 0013 步骤6： 各层模型对应的控制器输出与权重分布相乘， 得到最终烟气挡板指令u (k)。 各层模型对应的控制器输出的权重pji为步骤一中权重分布i(Ne)折算所得。 其公式 为： 0014 0015 其中j1,2,3时， i1,nj。 最终输出u(k)为： 0016 0017 借由上述方案， 本发明至少具有以下优点： 0018 利用基于层级调度多模型预测控制的再热汽温调节方法， 可以使得系统控制兼顾 控制精度和控制速度， 提高烟。

12、气挡板自动化程度， 较小再热汽温控制过程中的动态和稳态 偏差， 同时减少事故喷水使用量， 提高机组的热循环效率及安全性。 0019 上述说明仅是本发明技术方案的概述， 为了能够更清楚了解本发明的技术手段， 并可依照说明书的内容予以实施， 以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。 附图说明 0020 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案， 下面将对实施例中所需要使用的附 图作简单地介绍， 应当理解， 以下附图仅示出了本发明的某个实施例， 因此不应被看作是对 范围的限定， 对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这 些附图获得其他相关的附图。 0021 图1。

13、为基于层级调度多模型预测控制的再热汽温控制结构图。 具体实施方式 0022 下面结合附图和具体实施方案对本发明作进一步说明。 0023 图1为层级调度多模型预测控制结构图， 图中， yr表示再热汽温设定值， unj表示根 据所选Lj层的第nj个子模型设计的广义预测控制器的控制量， u表示加权后的整体控制量， 即烟气挡板开度指令， y表示在控制量u作用下的实际再热汽温。 基于层级调度多模型预测 控制的再热汽温调节方法， 具体实现的步骤如下： 0024 步骤1:根据火电机组在50-100负荷段的烟气挡板对末级再热汽温Tre影响的 非线性程度， 确定子模型的最大数量n以及各子模型在相应负荷段的权重分。

14、布i(Ne),i 1,2,n。 其中i(Ne)为烟气挡板子模型权重分布与负荷相关的函数， 且权重分布满足0 wi(Ne)1， 且wi(Ne)越大说明该子控制器所占的权重较大， 对整体系统的影 响越大， wi(Ne)是负荷Ne的函数， 可以看做与时刻k无关， 无需在线计算。 0025 步骤2:由步骤1所确定子模型对应负荷点及数量后根据烟气挡板变化对再热汽温 说明书 2/3 页 4 CN 110631003 A 4 Tre的特性试验所得数据， 采用MATLAB拟合工具箱进行拟合， 建立烟气挡板对末级再热汽温 Tre的传递函数模型集G(s)。 0026 步骤3:根据烟气挡板对末级再热汽温Tre的传递。

15、函数模型集G(s)建立三层精度不 同的模型集， 分别记上层模型、 中层模型和下层模型为L1， L2， L3， 上层模型共有n1个子模型， 中层模型共有n2个子模型， 下层模型共有n3个子模型， 且 n1n2n3， n1+n2+n3n。 且上层模 型L1子模型个数n12， 中层模型L2子模型个数n24， 下层模型L3子模型个数n36， 0027 步骤4:根据各个子模型设计广义预测控制器， 确定各自控制器的预测控制采样时 间Tsi， 预测步长Ni以及控制步长Nui， 其中采样时间Tsi2-5s， 预测步长 Ni50-100， 控制步 长Nui2。 0028 步骤5:计算末级再热汽温Tre与设定值偏。

16、差e(k)， 当偏差e(k)a调用上层模型L1 所对应的控制器进行粗调； 偏差ae(k)b时调用精度稍高的中层模型L2所对应的控制 器； 偏差e(k)b时调用最精细的下层模型L3所对应的控制器进行微调， 其中a， b分别为误 差e(k)的阈值。 一般可取a1020， b36。 0029 步骤6： 各层模型对应的控制器输出与权重分布相乘， 得到最终烟气挡板指令u (k)。 各层模型对应的控制器输出的权重pji为步骤一中权重分布i(Ne)折算所得。 其公式 为： 0030 0031 其中j1,2,3时， i1,nj。 最终输出u(k)为： 0032 0033 以上所述仅是本发明的优选实施方式， 并不用于限制本发明， 应当指出， 对于本技 术领域的普通技术人员来说， 在不脱离本发明技术原理的前提下， 还可以做出若干改进和 变型， 这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。 说明书 3/3 页 5 CN 110631003 A 5 图1 说明书附图 1/1 页 6 CN 110631003 A 6 。